（二）构建了一款先进的预测网络模型，其基础为改良后的自蒸馏ResNet架构，旨在术前准确地识别结石的类型。这一模型对标准ResNet架构进行了优化，融入了自蒸馏方法并且在这方面做出了创新性的改进。模型采用了特征融合技术来更好地利用网络各层的特征，并通过引入CAM坐标注意力机制，提高了对结石区域空间特性的识别能力。这种方法不仅改善了模型定位结石的能力，而且提高了分析CT图像特征的效率，有效预测了多种类型的结石。
参考文献（略）
（二）构建了一款先进的预测网络模型，其基础为改良后的自蒸馏ResNet架构，旨在术前准确地识别结石的类型。这一模型对标准ResNet架构进行了优化，融入了自蒸馏方法并且在这方面做出了创新性的改进。模型采用了特征融合技术来更好地利用网络各层的特征，并通过引入CAM坐标注意力机制，提高了对结石区域空间特性的识别能力。这种方法不仅改善了模型定位结石的能力，而且提高了分析CT图像特征的效率，有效预测了多种类型的结石。
参考文献（略）
